이 연구의 목적은 케플러가 어떻게 망막 상 이론 형성과정에서 문제를 발견하였는지를 조사하고 그 당시 상황을 과학고등학교 학생들에게 제시했을 때 얼마나 많은 과학 고등학교 학생들이 케플러가 발견한 것과 같은 문제를 발견하는가를 조사하는 것이었다. 그 결과를 일반 고등학교 학생들의 경우와 비교하였다. 케플러는 당시의 시각이론에 대해 비판적으로 분석하고 과학적 실험에 근거한 지식을 기반으로 문제를 발견하였다. 과학고등학교 학생들은 중학교 과정까지 상당한 정도의 광학 개념과 생리학적 개념을 학습하였다. 그럼에도 있음에도 불구하고 케플러 당시의 문제 발견 상황을 제시했을 때 케플러가 발견한 것과 같은 광학적 불가능성 문제를 발견하여 제시한 학생은 한 명도 없었다. 다만 30명 중에서 5명의 학생이 시각 개념을 과학자적으로 표현함을 볼 때 이들은 케플러와 같은 문제발견 가능성을 보였다. 교과서 분석을 포함한 본 연구 결과는 창의성의 핵심 요소인 과학적 문제를 발견하는 능력에 대한 체계적 교육이 필요함을 시사하고 있다.
We are interested in the distance problem between two objects in three dimensional Euclidean space. There are many distance problems for various types of objects including line segments, boxes, polygons, circles, disks, etc. In this paper we present an iterative algorithm for finding the distance between two given ellipses. Numerical examples are given.
This research paper is aimed at developing an optimal strategy for finding espionage ship sent from North Korea. The optimal strategy developed here handles detection rate and probability that the espionage ship is in a certain specific sea area. A detection model is developed and an application problem is illustrated.
We are concerned with the robust control problem for the Keller-Segel equations with the distributed control and disturbance. We consider the present problem as a differential game finding the best control which takes into account the worst disturbance. We prove the existence of solutions and the optimality conditions to a corresponding problem.
사용자가 가능한 센서 가까이에서 이동하는 문제를 최단거리유지 문제(Best Coverage Problem)라 하며, 무선 연결의 안정성을 높이기 위해서 두 개의 센서로부터 최대한 가까이 위치하며 움직이는 이동경로를 차선거리유지 경로(Second Best Coverage Path)라고 한다. 이 논문에서는 센서들의 집합 U와 시작점 s, 끝점 t가 주어질 때, s에서 t까지 이르는 모든 경로 중에서, 가장 가까운 두 개의 센서까지 거리 중 큰 값이 최소가 되는 차선거리유지 경로를 찾는 O(n logn)-시간 알고리즘을 제시하며, 차선거리유지 경로를 따라 움직일 때가 최단거리유지 경로를 따라 움직일 때 보다, 네트워크에의 연결이 보다 안정적임을 보여주는 실험결과도 또한 제시한다.
The concept of criterion function is proposed as a framework for comparing the geometric and computational characteristics of various nonlinear programming approaches to linear programming such as the method of centers, Karmakar's algorithm and the gravitational method. Also, we discuss various computational issues involved in obtaining an efficient parallel implementation of these methods. Clearly, the most time consuming part in solving a linear programming problem is the direction finding procedure, where we obtain an improving direction. In most cases, finding an improving direction is equivalent to solving a simple optimization problem defined at the current feasible solution. Again, this simple optimization problem can be seen as a least squares problem, and the computational effort in solving the least squares problem is, in fact, same as the effort as in solving a system of linear equations. Hence, getting a solution to a system of linear equations fast is very important in solving a linear programming problem efficiently. For solving system of linear equations on parallel computing machines, an iterative method seems more adequate than direct methods. Therefore, we propose one possible strategy for getting an efficient parallel implementation of an iterative method for solving a system of equations and present the summary of computational experiment performed on transputer based parallel computing board installed on IBM PC.
탐색도구는 이용자가 기록물을 접하는 가장 처음 단계로 이용자가 보다 쉽게 접근하기 위해 반드시 필요하다. 탐색도구의 전산화 표준인 EAD는 웹을 통해 이용자가 탐색도구에 쉽게 접근할 수 있도록 하고 기록관간 상호운용성을 촉진한다. 이 연구에서는 EAD 탐색도구를 구축한 국내외 기록관에 대해 살펴보고 EAD 탐색도구의 특징적 요소를 분석하고자 한다. 그리고 국내 대학기록관의 탐색도구 서비스 현황에 대해 알아보고 여기서 나타나는 문제점을 지적한다. 그리고 이를 토대로 문제점을 해결할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 대학부설 과학영재교육원 프로그램 참여 경험이 과학영재들의 정의적 인지적 특성과 과학문제발견력에 영향을 미치는가의 여부를 탐색해보고자 하였다. 이를 위해 대학부설 과학영재교육원에서 영재교육을 받은 경험이 있는 과학영재 고등학생(경험 집단) 69명과 대학부설 과학영재교육원에서의 교육 경험이 전혀 없는 과학고등학교 학생(비경험 집단) 91명을 선정하였다. 본 연구에서 사용된 과학 관련 검사도구는 과학문제발견력, 과학 불안도 및 과학태도이며, 학업관련 정의적 특성 검사도구는 자기효능감, 내적 동기 및 시험불안이며, 인지적 특성 검사도구는 인지전략 및 자기조절이다. 과학영재들의 과거와 현재의 과학 관련 특성과 정의적 인지적 특성의 집단별 차이를 검증한 결과, 자기조절 요인에서만 비경험 집단이 경험 집단에 비해 유의미하게 높게 나타났다. 또한 영재교육 프로그램 참여 경험 유무에 따른 과거와 현재의 이들 특성의 차이를 분석한 결과, 두 집단 모두 과학 불안도, 자기효능감 요인이 과거에 비해 유의미하게 감소되었으며, 시험불안 요인은 과거에 비해 유의미하게 증가되었다. 또한 비경험 집단의 경우, 내적 동기, 인지전략 및 자기조절 요인이 과거에 비해 유의미하게 증가되었다. 과학문제발견력은 두 집단간 통계적으로 유의미한 차이가 없는 것으로 나타났다. 두 집단의 과학문제발견력에 영향을 미치는 변인을 탐색한 결과, 경험 집단의 경우, 과학 불안도의 '특성' 요인만이 과학문제발견력에 부정적으로 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 반면에, 비경험 집단의 경우, 과학 불안도의 '특성' 요인과 과학태도의 '의미' 요인이 과학문제발견력에 부정적으로 영향을 끼치는 것으로 나타났다.
The machine-part group formation(MPGF) problem arises frequently in FMS planning. By viewing the problem as one of finding good assignments, a powerful solution algorithm is presented. The new algorithm solves the threshold dilemma found in previous solution procedures employing similarity coefficients. It also compared favorably with other existing MPGF algorithms by finding minimum exceptional elements for the tested problems. Furthermore the new algorithm can solve dynamic and more realistic MPGF problems by considering production volumes or costs. Such diverse machine-part relationship values were not considered in previous MPGF studies, which included only 0,1 incidence values. An example problem is solved where production volumes are the elements of MPGF incidence matrix.
In this paper, we introduce a new iterative sequence finding a common element of the set of fixed points of a nonexpansive mapping and the set of solutions of the variational inequality for an inverse-strongly-monotone mapping in a Banach space. Then we show that the sequence converges strongly to a common element of two sets. Using this result, we consider the problem of finding a common element of the set of fixed points of a nonexpansive mapping and the set of zeros of an inverse-strongly-monotone mapping, the fixed point problem and the classical variational inequality problem. Our results improve and extend the corresponding results announced by many others.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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